用户画像（Persona）这个词相信大家早就不陌生了，最早由交互设计之父Alan Cooper提出，是一种通过调研和问卷获得的典型用户特征，主要用于挖掘产品需求与交互设计领域。但我们今天要说的是另一个单词:“Profile”，也被翻译为“用户画像”，更多用于运营、营销与数据分析，简单来说就是：利用已经获得的数据，勾勒出用户需求、用户偏好的一种运营工具和数据分析方法。用户画像中包含了用户的年龄、性别
转载
2023-08-15 22:25:25
70阅读
随着互联网流量红利的逐渐消失及用户需求的日渐碎片化，APP无论是进行拉新获客还是用户全生命周期管理，或是商业变现，都需要更精准地洞察用户需求，从而为用户提供高质量贴心服务，实现精细化运营。于是，构建高质量用户画像体系成为APP开展精细化运营的必由之路。本文结合个推构建用户画像系统的实践，为大家分享企业构建用户画像的基本步骤。一般来说，企业构建用户画像系统的过程可以简单拆解为以下8步：Step1 确
转载
2023-07-30 22:26:18
146阅读
用户画像-数据挖掘项目实战一，典型课题研究 用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待的数据转化联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。
转载
2023-07-20 09:23:29
246阅读
用户画像及项目实例所谓用户画像就是标签的汇总，从用户不同方面信息中提取有价值特征来构建标签库，并从标签库中探索信息，从而构建用户画像。用户画像建模：第一步：统一用户唯一标识用户唯一标识是整个用户画像的核心，方便跟踪和分析一个用户的特征。设计唯一标识的选择：用户名、注册手机号、联系人手机号、邮箱、设备号、CookieID等。第二步：给用户打标签，即用户画像用户消费行为分析，可从4个维度来进行标签划分
转载
2023-08-12 21:54:13
666阅读
用户画像的思路前面在用美女举例的时候，对美女从内在和外在两个方面进行了判断，用户画像的构建思路其实也是从这两个方面进行展开。在这里我们称之为：显性画像和隐性画像两个方面，具体的思路都是围绕这两个方面进行展开。显性画像：即用户群体的可视化的特征描述。如目标用户的年龄、性别、职业、地域、兴趣爱好等特征隐性画像：用户内在的深层次的特征描述。包含了用户的产品使用目的、用户偏好、用户需求、产品的使用场景、产
转载
2023-09-27 23:22:11
118阅读
有很多朋友希望四妹可以深入聊聊用户画像怎么搭建，没问题，接着上次分享了什么是用户画像，今天就来做一个直观的来展示，如何搭建用户画像1、收集基本信息建立用户画像，首先要收集用户的基本信息，包括名字、联系方式、性别、生日、消费日期，还有根据我们的产品需要收集的例如健身频率、美容频率等等信息。人口普查信息是了解用户的基础。2、给会员贴上标签根据顾客的特征，给他贴上标签。图中是以一个服装店为案例，收集了顾
转载
2023-07-16 20:23:54
182阅读
用户画像的简单介绍用户画像是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，利用用户的基本属性，访问特征，交易特征，社交特征及风险特征等组合的信息形成一些列的用户标签组合称之为用户画像。如下图（来自于百度） 构建用户画像的目的用户运营/活动运营过程中，制定策略，对用户精准投放策略，促使平台引流拉新，老客保持活跃，减少流失用户新用户分类方法新用户分类方法如下1
转载
2023-11-12 10:19:52
65阅读
一 、什么是用户画像？ 在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的给企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最 大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研 究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业 价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。 二、标签分类和层级 层级图分类： 偏管理和技术实现侧 分类原则
转载
2023-08-10 16:40:08
185阅读
说明：用户画像的概念以及意义不在此赘述，这里只探讨如何快速搭建基础架构以及后续工作的注意事项。用户画像的提出是基于日益发展的业务需要，在相对充分的数据储备之上的进一步理解和提炼数据过程中提出的概念。通过人群的不同画像来做到个性化推荐。用户画像一般是分为两类的。一类是实时用户画像，这类画像的处理逻辑一般都很简单，要求迅速响应，实时处理。数据从kafaka过来，通过storm 等实时开源框架处理之后存
转载
2023-08-17 16:23:43
274阅读
用户画像作为当下描述分析用户、运营营销的重要工具，是系统通过用户自行上传或埋点上报收集记录了用户大量信息，为便于各业务应用，将这些信息进行沉淀、加工和抽象，形成一个以用户标志为主key的标签树，用于全面刻画用户的属性和行为信息，这就是用户画像。画像这种结构化的用户信息加工方式，极大程度上做到了完整、全面且直观地刻画用户。画像是用户在产品的档案，便于人工使用、机器输入和算法理解。简而言之：画像是由标
转载
2023-07-26 19:37:59
695阅读
用户画像方案 1.引言 1.1 项目名称 用户标签应用实施方案 1.2 项目背景及概要 随着用户行为数据爆发式的增长，不同业务数据的应用不尽相同，用户行为数据的标签抽取也存在较大差异。焦聚个性化场景的用户个性化推荐营销，实现数据精细化运营管理，进而深入挖掘潜在的商业价值。 本文主要基于用户行为分类其中主要包括：浏览、发回帖、发求助、发评论购车咨询等，抽取行为相关的标签，通过不同的业务权重配置以及行
转载
2023-12-01 12:50:36
246阅读
用户画像，又称人群画像，是根据客户人口统计学信息，社交关系，偏好习惯和消费行为等信息而抽象出来的标签化画像。构建客户画像的核心工作即是给客户贴“标签”（犹如娱乐圈中明星的立人设）标签由两部分组成：1、根据客户的行为数据直接得到的比如：用户在网站或者APP上主动填写的数据，严格一些平台会要求客户上传身份证、学生证、驾驶证等，这样的数据准确性较高。2、通过一系列算法或规则挖掘得到比如：一个用户最近开始
一. 前言二. 用户画像概述三. 用户画像的价值四. 用户画像构建流程1 数据收集与分析2 数据建模3 构建用户画像4 数据可视化分析五. 用户标签体系1 结构化标签体系2 半结构化标签体系3 非结构化标签体系一. 用户画像与精准营销前言大数据并不是一种全新的技术，它更多的是一种借助真实数据汇聚、数据分析及其可视化、分布式计算的，利用数据分析问题的思维方式和工作方法。面对大数据这新业态，政府、企业
转载
2023-07-26 19:37:40
156阅读
这里讲解下用户画像的技术架构和整体实现，那么就从数据整理、数据平台、面向应用三个方面来讨论一个架构的实现（个人见解）。数据整理：1、数据指标的的梳理来源于各个系统日常积累的日志记录系统，通过sqoop导入hdfs,也可以用代码来实现，比如spark的jdbc连接传统数据库进行数据的cache。还有一种方式，可以通过将数据写入本地文件，然后通过sparksql的load或者hive的export等方
转载
2024-07-06 21:52:26
68阅读
# 用户画像项目架构解析
随着大数据和人工智能的发展，用户画像已成为一个重要的研究领域。用户画像是通过分析用户的行为、偏好等多种维度信息，建立出用户特征的描述模型。本文将介绍一个典型的用户画像项目架构，并用代码示例帮助大家更好地理解。
## 用户画像的组成部分
一个完整的用户画像项目通常包括以下几个关键组件：
1. **数据采集**
2. **数据存储**
3. **数据处理**
4. *
在数字化转型的过程中，用户画像成为了企业了解用户需求、优化产品与服务的重要手段。用户画像方案架构的设计和实现，帮助企业精准定位目标用户，提高营销效果和用户体验。本文将会详细记录如何设计一个有效的“用户画像方案架构”，涵盖从背景描述到扩展讨论的各个方面。
### 背景描述
在现代业务环境中，用户数据的丰富性与多样性使得识别与理解用户变得更加复杂。用户画像方案架构需要整合各种数据源，包括用户的社会属
一、定义用户画像是根据目标用户的社会属性、生活习惯和其他行为信息，抽象出一个标签化的用户模型。标签是名词性的、碎片式的，比如说当我们在使用互联网的时候，那些给我们提供服务的公司都在给我们打标签，你的任何一个行为都有可能被它贴上一个小标签。你购买了任何一件产品，你浏览了任何一条新闻，你都可能被打上了一个小标签，你都不知道你身上已经悄悄地被它贴上了几十个甚至几百个这样的小标签。这些小标签就像是一个密码
产品书籍每本阅读记录日志，第一本：用户画像：方法论与工程化解决方案用户画像简介： 也叫用户角色，即用户信息标签化，通过收集用户的各个维度的数据，进而对用户或者产品特征属性进行刻画，并将用户相关数据进行统计分析，通过用户产生的数据内挖掘用户的潜在价值。从而平台可将这些标签将用户形象具体化，为用户提供有针对性的服务。标签类型： &nbs
转载
2023-12-15 13:26:36
62阅读
一、用户画像的准则Step1、统一标识 用户唯一标识是整个用户画像的核心Step2、给用户打标签 用户标签的4个维度Step3、基于标签指导业务 业务赋能的3个阶段二、用户标签都有哪些维度八字原则：用户消费行为分析用户标签：性别、年龄、地域、收入、学历、职业等消费标签：消费习惯、购买意向、是否对促销敏感行为标签：时间段、频次、时长、收藏、点击、喜欢、评分 （U
转载
2023-11-12 13:10:28
139阅读
用户画像：标签化就是数据的抽象能力他们已经在用网络进行产品宣传，使用电商销售自己的商品。这两年引领下半场发展的是那些在讲 “大数据”“赋能”的企业，他们有数据，有用户。 如果说互联网的上半场是粗狂运营，因为有流量红利不需要考虑细节。那么在下半场，精细化运营将是长久的主题。有数据，有数据分析能力才能让用户得到更好的体验。 分析用户行为： 第一步：统一用户的唯
转载
2023-07-14 17:22:17
103阅读
